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一种基于支持向量机决策树多类分类器 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于支持向量机决策树的多类分类器SVMDT(Support Vector Machines based Decision Tree)。训练时,SVMDT采用样本类间最小距离原则进行决策树分叉,综合考虑局部类簇,生成一棵平衡的分类二叉树。分类时,SVMDT采用最大距离原则匹配决策。SVMDT训练时采用的距离为等效距离,综合考虑特征空间中样本类的中心距离以及样本类自身的分布特点,使得训练过程中确定各个SVM的优先级别更加合理,由此生成的决策树将特征空间严格划分开,避免了拒识区域的出现。UCI样本数据集实验结果表明,和传统的1对多SVM分类器相比,SVMDT具有训练速度快、分类速度快,分类精度高的特点。 相似文献
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采用支持向量机解决多类分类问题一般通过多个两类分类器的组合来求解,如何组合这些两类分类器就是该方法的关键.提出一种改进的支持向量机决策树多类分类模型,该模型通过引入类间可分性度量来确定决策树结构,以类间可分性度量的高低来决定不同类别在决策树中的位置,将容易分离的类尽可能早地划分出来.最后通过一组实验证明了该模型的有效性. 相似文献
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基于SVM理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合。该文在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,采用了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多类问题的分类,实验表明它与一对一的多值分类器具有相似的分类精度,并比一对一的分类算法具有快的测试速度。 相似文献
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基于SVM决策树的文本分类器 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了SVM决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的SVM决策树分类器的优化构建方 法.该方法利用类间距离衡量两类间的可分性,并进一步用来描述各结点分类器类集合间的可分性.基于综合考虑结点分类器的类集合可分性,该方法能够获得优化的结点分类器类划分算法,由此构建的SVM决策树分类器在整体性能上得到优化,在文本分类中获得良好效果. 相似文献
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支持向量机多值分类器的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在阐述二值支持向量机分类器的基础上,针对M类问题重点讨论了一对多与一对一分类器组合求解方案。对于纽合方案中出现的不可分类问题,论述了引入模糊隶属函数、构造有向非循环图等相关的解决思路,针对标准数据库分类问题比较了不同组合方案的分类性能。 相似文献
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本文给出了一种将SVM和极端保守在线算法相结合的通用多类分类算法,算法利用最大置信度原则将离线训练的多个SVM组合成一个多类分类器.为了提高在线学习过程的实时性,同时保证分类器的推广能力,我们将K.Cramer等人提出的极端保守在线算法思想引入到分类器修正过程当中,修正过程中采用对应SVM的支持向量和错分样本作为训练集.实验表明,算法具有良好的实时性能,且具有良好的推广能力. 相似文献
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针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判定该文本所属的类别。实验结果证明,该算法不仅具有较快的分类速度,而且具有较高的分类精度。 相似文献
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提出一种用于支持向量机训练样本集的缩减策略。该策略运用Fisher鉴别分析方法快速地提取潜在的支持向量,并构成用于SVM的新的训练样本集。仿真实验表明,该算法能在保证不降低分类精度的前提下,对较大规模的样本进行有效的缩减,提高运算效率。 相似文献
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提出了一种用支持向量机辨识系统状态空间模型的非线性离散动力学系统控制新方法. 在本方法中, 采用最小二乘支持向量机在每一个工作点辨识非线性系统的局部最优线性化模型. 针对该模型, 采用常规的线性控制方法在每个工作点设计局部线性控制器, 并在整个控制任务的每个工作点重复此设计过程.用该方法对两个典型的非线性离散系统采用极点配置技术进行了仿真验证, 结果显示系统对参考输入具有满意的跟踪性能, 证明该方法是有效和可行的. 相似文献
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A corporate credit rating model using multi-class support vector machines with an ordinal pairwise partitioning approach 总被引:1,自引:0,他引:1
Kyoung-jae Kim 《Computers & Operations Research》2012,39(8):1800-1811
Predicting corporate credit-rating using statistical and artificial intelligence (AI) techniques has received considerable research attention in the literature. In recent years, multi-class support vector machines (MSVMs) have become a very appealing machine-learning approach due to their good performance. Until now, researchers have proposed a variety of techniques for adapting support vector machines (SVMs) to multi-class classification, since SVMs were originally devised for binary classification. However, most of them have only focused on classifying samples into nominal categories; thus, the unique characteristic of credit-rating - ordinality - seldom has been considered in the proposed approaches. This study proposes a new type of MSVM classifier (named OMSVM) that is designed to extend the binary SVMs by applying an ordinal pairwise partitioning (OPP) strategy. Our model can efficiently and effectively handle multiple ordinal classes. To validate OMSVM, we applied it to a real-world case of bond rating. We compared the results of our model with those of conventional MSVM approaches and other AI techniques including MDA, MLOGIT, CBR, and ANNs. The results showed that our proposed model improves the performance of classification in comparison to other typical multi-class classification techniques and uses fewer computational resources. 相似文献
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一种新的模糊支持向量机多分类算法 总被引:5,自引:3,他引:2
在模糊多分类问题中,由于训练样本在训练过程中所起的作用不同,对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度。针对模糊支持向量机(fuzzy support vector machines,FSVM)的第一种形式,引入类中心的概念,结合一对多1-a-a(one-against-all)组合分类方法,提出了一种基于一对多组合的模糊支持向量机多分类算法,并与1-a-1(one-against-one)组合和1-a-a组合的分类算法比较。数值实验表明,该算法是有效的,有较高的分类准确率,有更好的泛化能力。 相似文献
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Sparse representation based on projection method in online least squares support vector machines 总被引:1,自引:0,他引:1
A sparse approximation algorithm based on projection is presented in this paper in order to overcome the limitation of the non-sparsity of least squares support vector machines (LS-SVM). The new inputs are projected into the subspace spanned by previous basis vectors (BV) and those inputs whose squared distance from the subspace is higher than a threshold are added in the BV set, while others are rejected. This consequently results in the sparse approximation. In addition, a recursive approach to deleting an exiting vector in the BV set is proposed. Then the online LS-SVM, sparse approximation and BV removal are combined to produce the sparse online LS-SVM algorithm that can control the size of memory irrespective of the processed data size. The suggested algorithm is applied in the online modeling of a pH neutralizing process and the isomerization plant of a refinery, respectively. The detailed comparison of computing time and precision is also given between the suggested algorithm and the nonsparse one. The results show that the proposed algorithm greatly improves the sparsity just with little cost of precision. 相似文献
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杨钟瑾 《计算机工程与应用》2008,44(33):1-6
概述了基于核函数方法的支持向量机。首先简要叙述支持向量机的基本思想和核特征空间,然后重点介绍核函数支持向量机的前沿理论与领先技术,同时描述了核函数支持向量机在关键领域的应用。 相似文献
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提出基于主动学习支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型(VSM)对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。 相似文献